Dem Datenhunger fehlt ein konsolidierter Analyse-Ansatz

Daten sind nicht erst seit KI ein begehrtes Gut. Die Umstellung auf digitale Geschäftsmodelle und die Verbesserung des Kundenservices setzen umfassende Einblicke und damit Daten voraus.

Doch obwohl eine wachsende Mehrheit der Softwareanbieter Telemetriedaten erfasst, gelingt es nur wenigen, das Potential vorliegender Daten auch effektiv auszuschöpfen. Das zeigt die Umfrage „Monetization Monitor: Software Usage Analytics 2025 Outlook“ von Revenera.

Insgesamt erfassen 82% der über 400 befragten Anbieter auf die eine oder andere Weise Nutzungsdaten in ihrer Software. Davon sind zwar in 44% der Fälle noch immer manuelle Prozesse für die Analyse nötig. Grundsätzlich zeigt der Trend zur Softwarenutzungsanalyse aber nach oben (2023: 79%). Weitere 13% wollen in den nächsten zwei bis drei Jahren entsprechende Pläne realisieren.

Das Problem scheint also weniger in der Datenerfassung als in der Datenverarbeitung zu liegen. So bleibt ein wachsender Anteil der erfassten Telemetriedaten (29%) ungenutzt. Im Vergleich zum Vorjahr (24%) und zu 2022 (11%) haben sich die Analytik-Fähigkeiten von Anbietern damit trotz wachsendem Datenhunger verschlechtert.

Ursachen dafür finden sich u. a. auf operationaler Ebene. Datensilos machen es schwierig, eine konsolidierte Sicht auf Kunden und Produkte zu gewinnen. Statt eines zentralen Ansatzes setzen 46% der befragten Anbieter bei der Software-Monetarisierung sowie dem Lizenz- und Berechtigungsmanagements auf verschiedene Lösungen. Fast die Hälfte (49%) hat auf Grund dieser disparaten Systeme Schwierigkeiten, eine 360-Grad-Ansicht auf Kunden zu erhalten und das Pricing auf sich ständig ändernde Marktanforderungen anzupassen.

Die effektive Erfassung und Analyse von Softwarenutzungsdaten spielt eine entscheidende Rolle bei der Implementierung neuer Monetarisierungsmodelle (Abos, Pay-per-Use, etc.). Ein Drittel der Softwareanbieter (33%) scheitert nach wie vor an dieser Aufgabe. Auch wichtige zukünftige Initiativen – wie die Monetarisierung von KI-Features und -Services – laufen Gefahr auf Grund unzusammenhängender und dezentralisierter Prozesse ins Stocken zu geraten.

Dort wo Software Usage Analytics momentan gelingt, dienen die gesammelten Daten in erster Linie dazu Upselling-Möglichkeiten zu identifizieren (68%), die Abwanderung von Kunden zu verhindern bzw. die Churn Rate zu minimieren (61%) und Entscheidung entlang der Produkt-Roadmap zu priorisieren (45%). 

„Wer bereits effektive Prozesse und ganzheitliche Lösungen zur Softwarenutzungsanalyse implementiert hat, besitzt einen klaren Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Anbietern am Markt“, erklärt Nicole Segerer, General Manager bei Revenera. „Silo-Ansätze, schwerfällige manuelle Prozesse und mühsam zusammengetragene Daten, die dann ungenutzt bleiben – all das hält Tech-Unternehmen davon ab, ihre Software vernünftig zu monetarisieren und ihren Umsatz zu steigern. Hier gilt es, der wachsenden Menge an Daten auch einen konsolidierten Analyse-Ansatz gegenüberzustellen.“

(pd/Revenera)